Ouvir "GRAFOS + INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: como democratizar dados com a NEO4J ft. Felipe Nunes Hipsters.Talks #06"
Sinopse do Episódio
"Escolha uma área e fique ali. É o tempo que vai dar espaço para a multidisciplinariedade. Tente criar algo com aquilo" - Felipe Nunes
No sexto episódio do Hipsters.Talks, PAULO SILVEIRA , CVO do Grupo Alun, conversa com FELIPE NUNES, senior sales engineer da NEO4J, sobre bancos de dados de grafos e como eles estão revolucionando a forma de trabalhar com dados.
Uma conversa sobre como os grafos democratizam o acesso aos dados e potencializam a inteligência artificial.
Prepare-se para um episódio cheio de conhecimento e inspiração! Espero que aproveitem :)
Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com vocês!
💻 CONHEÇA OS ESTUDOS DE CASO DA NOVA TEMPORADA DO ALURA CASES:Estude com a gente e entenda a cabeça de profissionais de grandes empresas que estão resolvendo problemas com programação, dados e inteligência artificialhttps://www.alura.com.br/cases/temporada/3
🎯 PONTOS IMPORTANTES DO EPISÓDIO:▶ O que são bancos de dados de grafos e quando usá-los▶ Como grafos democratizam dados entre times diferentes▶ Integração entre IA e bancos de dados não-relacionais▶ NEO4J vs PostgreSQL, MySQL e MongoDB: quando escolher cada um▶ Como LLMs podem traduzir perguntas naturais em queries▶ A trajetória de Felipe até se tornar arquiteto de soluções
💡 PRINCIPAIS INSIGHTS DO FELIPE NUNES:1️⃣ "O primeiro passo é entender qual é a pergunta que você está fazendo para os dados"2️⃣ Grafos democratizam dados porque todo mundo vê conexões naturalmente em uma linguagem que entendem3️⃣ Se as perguntas envolvem relacionamentos, grafo é o melhor tipo de banco de dados4️⃣ Aceitar que precisa de aprendizado contínuo é fundamental na carreira
🔗 QUANDO USAR BANCOS DE GRAFOS:▶ Relacionamentos complexos entre dados▶ Contexto importa mais que dados isolados▶ Times multidisciplinares precisam entender os mesmos dados▶ Queries dinâmicas sobre conexões entre entidades
🤖 GRAFOS + INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:▶ LLMs compreendem contexto natural e geram queries▶ Aproveitam relações existentes nos dados▶ Traduzem perguntas humanas para linguagem de banco▶ Democratizam acesso a insights complexos
👥 Conheça o Host da série:✅ Paulo Silveira - CVO do Grupo Alunhttps://www.linkedin.com/in/paulosilveira/
👥 Conheça nosso convidado:✅ Felipe Nunes - Senior Sales Engineer na NEO4Jhttps://www.linkedin.com/in/felipenunes/
🎬 SOBRE O HIPSTERS.TALKS:Conversas reais com lideranças de tecnologia que estão transformando o mercado. Não são entrevistas superficiais - são diálogos profundos sobre bastidores da inovação, decisões que definem carreiras e tendências que vão impactar sua trajetória profissional.
🔗 LINKS MENCIONADOS NO VÍDEO:NEO4J: https://neo4j.com/Hipsters Network: https://www.hipsters.network/
💡 DICAS PARA TRABALHAR EM GRANDES EMPRESAS:1️⃣ Faça certificações das empresas que você quer trabalhar2️⃣ Entenda como elas pensam os problemas tecnológicos3️⃣ Desenvolva portfólio que mostre interesse prático4️⃣ Escolha uma área e se aprofunde com disciplina
💭 PARA REFLETIR:Quais perguntas você faz aos seus dados? Elas envolvem relacionamentos complexos? Como você democratiza insights de dados no seu time? Compartilhem suas experiências nos comentários!
📅 PRÓXIMOS EPISÓDIOS:02/10 - Guilherme Silveira (Alura)09/10 - Jordana Rodrigues (Natura)16/10 - Felipe Iszlaji (Clarice.AI)
📺 EPISÓDIOS ANTERIORES:21/08 - Como REALMENTE evoluir na carreira ft. Guanabara28/08 - Gestão de Produto no Mercado Livre ft. Felipe Bedê04/09 - IA para Devs ft. Sérgio Lopes11/09 - IA Generativa nas empresas ft. Patrícia Prado18/09 - Escala global da Braze ft. Francisco Trindade
🔔 INSCREVA-SE no canal da Alura para não perder os próximos episódios e COMPARTILHE com quem também está construindo uma carreira em tecnologia
No sexto episódio do Hipsters.Talks, PAULO SILVEIRA , CVO do Grupo Alun, conversa com FELIPE NUNES, senior sales engineer da NEO4J, sobre bancos de dados de grafos e como eles estão revolucionando a forma de trabalhar com dados.
Uma conversa sobre como os grafos democratizam o acesso aos dados e potencializam a inteligência artificial.
Prepare-se para um episódio cheio de conhecimento e inspiração! Espero que aproveitem :)
Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com vocês!
💻 CONHEÇA OS ESTUDOS DE CASO DA NOVA TEMPORADA DO ALURA CASES:Estude com a gente e entenda a cabeça de profissionais de grandes empresas que estão resolvendo problemas com programação, dados e inteligência artificialhttps://www.alura.com.br/cases/temporada/3
🎯 PONTOS IMPORTANTES DO EPISÓDIO:▶ O que são bancos de dados de grafos e quando usá-los▶ Como grafos democratizam dados entre times diferentes▶ Integração entre IA e bancos de dados não-relacionais▶ NEO4J vs PostgreSQL, MySQL e MongoDB: quando escolher cada um▶ Como LLMs podem traduzir perguntas naturais em queries▶ A trajetória de Felipe até se tornar arquiteto de soluções
💡 PRINCIPAIS INSIGHTS DO FELIPE NUNES:1️⃣ "O primeiro passo é entender qual é a pergunta que você está fazendo para os dados"2️⃣ Grafos democratizam dados porque todo mundo vê conexões naturalmente em uma linguagem que entendem3️⃣ Se as perguntas envolvem relacionamentos, grafo é o melhor tipo de banco de dados4️⃣ Aceitar que precisa de aprendizado contínuo é fundamental na carreira
🔗 QUANDO USAR BANCOS DE GRAFOS:▶ Relacionamentos complexos entre dados▶ Contexto importa mais que dados isolados▶ Times multidisciplinares precisam entender os mesmos dados▶ Queries dinâmicas sobre conexões entre entidades
🤖 GRAFOS + INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL:▶ LLMs compreendem contexto natural e geram queries▶ Aproveitam relações existentes nos dados▶ Traduzem perguntas humanas para linguagem de banco▶ Democratizam acesso a insights complexos
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🎬 SOBRE O HIPSTERS.TALKS:Conversas reais com lideranças de tecnologia que estão transformando o mercado. Não são entrevistas superficiais - são diálogos profundos sobre bastidores da inovação, decisões que definem carreiras e tendências que vão impactar sua trajetória profissional.
🔗 LINKS MENCIONADOS NO VÍDEO:NEO4J: https://neo4j.com/Hipsters Network: https://www.hipsters.network/
💡 DICAS PARA TRABALHAR EM GRANDES EMPRESAS:1️⃣ Faça certificações das empresas que você quer trabalhar2️⃣ Entenda como elas pensam os problemas tecnológicos3️⃣ Desenvolva portfólio que mostre interesse prático4️⃣ Escolha uma área e se aprofunde com disciplina
💭 PARA REFLETIR:Quais perguntas você faz aos seus dados? Elas envolvem relacionamentos complexos? Como você democratiza insights de dados no seu time? Compartilhem suas experiências nos comentários!
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